Sporda konumlandırma verileri üreten cihazların ve sistemlerin yaygın kullanımı, bu verileri büyük ölçeklerde analiz etmek için araçlar gerektirir. Bu amaçla, bu makalede sunduğumuz çok aracılı bir izleme veri arama motoru geliştirdik. Motor, büyük veritabanlarında benzer hareket kalıplarını saniyeler içinde bulabilmektedir. Nasıl çalıştığını öğrenmek ister misiniz? O halde okumaya devam edin!
Alman Bundesliga'daki oyuncu yörüngeleri, oyun istatistikleri ve uzman açıklamalı pas veya şut gibi olaylar gibi sezonluk izleme verileri içeren büyük bir futbol veritabanına erişimimiz var . Olaylar köşe vuruşları gibi duran topları bulmanızı sağlarken, sonuçlar kabaca tanelidir, çünkü oyuncuların etkinlik sırasında nasıl davrandıklarını dikkate almazlar. Ayrıca, karşı saldırı gibi bazı potansiyel ilgi durumları bir olayla temsil edilmez. Futbol maçlarının ayrıntılı analizini sağlamak için oyuncu hareketi (yani izleme verileri) dikkate alınmalıdır.
Şekil 1 , izleme verilerindeki futbol sahnesi aramamızın sonuçlarını göstermektedir. Şeklin sol kısmı sorgu sahnesini gösterir. Bir kontra atak sırasında, sahanın yanından bir haç oynanır ve kutuda bir forvet bulunur. Bir gol hemen ardından gelir, ancak gösterilmez. Şeklin sağ tarafı, çok benzer bir sahneyi gösteriyor, ancak bizim yaklaşımımızın arama sonucu bulunan farklı bir oyundan. Hücum eden takım sağdan sola oynadığı için sonuç sahnesinin sağdaki planı yansıtıldı. Topa sahip olma açıklamalarını kullanarak, tüm sahneleri, topa sahip olmadaki takım soldan sağa oynayacak şekilde normalleştiririz. Böylece, oyun yönünden bağımsız olarak tüm benzer hareket modellerini bulabiliriz.
Aramayı hesaplama açısından verimli kılmak için, her oyunu 5 saniye uzunluğunda pencerelerde de kestik. Bu, sahneleri 23 x 125 x 2 değerlerden (@25 Hz örnekleme hızı, 22 oyuncu ve 2B koordinat sisteminde top) oluşan standart bir biçimde temsil etmemize olanak tanır. Bu çok kısıtlayıcı bir varsayım gibi görünebilir, ancak bu makalenin ilerleyen bölümlerinde değişken sahne uzunluklarının uzantılarını sunacağız.
Çok aracılı izleme verisinde arama yapmak teoride basittir. Ayar: size iki sırasız yörünge seti verilir (örneğin, hücum eden takımın saha oyuncuları) ve ne kadar benzer olduklarını gösteren bir sayı, yani bir mesafe metriğinin tersi (düşük mesafe ≙ yüksek benzerlik) döndürmelisiniz. Bu ölçü verildiğinde, veritabanında en yakın komşuları arayabiliriz ve işimiz bitti (teoride).
Peki, burada benzerliği nasıl ölçeceğiz? Çok çeşitli iyi anlaşılmış yörünge tabanlı benzerlik ölçütleri mevcuttur. Ama bizim durumumuzda, sırasız setler üzerinde çalışıyoruz (çünkü dizilişler arasında net bir eşleme olmadığından, oyuncular da maç sırasında farklı roller üstlenebilir), bu nedenle bunları sıralı setlere dönüştüren bir atama şemasına da ihtiyacımız var. tutarlı yörünge çiftleri arasındaki benzerlikler. Bunu iki adımda uyguluyoruz:
İlgili literatürü takip ederek bu konuyu atama problemi olarak adlandırıyoruz . Bu konunun doğal sonucu, bazı küresel yörünge sıralama şeması oluşturmaktır. Böyle bir şema verildiğinde, her bir veritabanı öğesi için hesaplama açısından pahalı yörünge atama adımı, arama motorunu kurarken her sorgu için bir kez yerine bir kez yapılır. Birkaç makale bu tür şemaları önermektedir: Sha ve ark. [1] tüm sahnelerin ( X₁ , … Xₙ ) gösterildiği bir şablon öğrenir (yani takım başına sahada 10 akıllıca konumlandırılmış nokta)) veritabanında yine Macar Algoritması kullanılarak atanır. Alma sırasında, sorgu şablona atanır ve her bir veritabanı öğesi için en uygun atama atlanır. Bir takip makalesinde Sha ve ark. [2], çeşitli oyun durumlarını hesaba katmak için birden fazla şablonun kullanılmasına izin veren, şablonların hiyerarşilerini öğrenmek için bir şema önerdi. Wang et al. [3] ise sahnenin görüntüleri üzerinde çalışarak sorunu tamamen ortadan kaldırır.
Bununla birlikte, bu tür küresel yörünge düzenleme şemalarının genel olarak optimal olamayacağına dair ampirik kanıtlarımız var. Bu nedenle, yukarıda özetlenen yaklaşımlar, niceliklendirilmemiş hatalarla optimalin altında sonuçlar verir. Yaklaşımımız, optimum mesafeye doğrudan yaklaşır ve performansı ölçmek için kullanabileceğimiz ölçülebilir hatalar verir. Aşağıdaki bölümler bu iddiayı detaylandırmakta ve en uyguna yakın çözümümüzü özetlemektedir.
Bir nesne kümesinin kanonik biçimi, bizim durumumuzda tüm sırasız yörünge kümeleri, her denklik sınıfı için belirli bir özelliği karşılayan belirli bir temsil verir . Örneğin, q₁ ila q₁₀ arasındaki 10 yörüngeden oluşan sırasız yörünge kümesi Q ={q₁, …, q₁₀}, yörünge indekslerinin bazı permütasyonlarına eşittir: tanımlanan benzerliğe göre Q ={q₁₀, …, q₁} önce (optimum atama nedeniyle). Bu, Q'nun denklik sınıfının
tüm yörünge indeksi permütasyonlarının kümesidir. Tatmin etmek istediğimiz özellik, o denklik sınıfının temsilcisinin (yani belirli bir yörünge permütasyonu) diğer tüm denklik sınıflarının temsilcilerine optimal olarak atanmasıdır. Başka bir deyişle: yörünge kümelerinin kanonik biçimi, küresel olarak optimal bir sıralamadır. Böyle bir kanonik form verildiğinde, pahalı atama adımını atlayarak ve en uygun mesafeyi hızla elde ederek, endekslerine dayalı olarak yörüngeleri karşılaştırabiliriz.
Ne yazık ki, böyle bir kanonik form mevcut değil. Örneğin, A ↔ B ve A ↔ C'yi optimal olarak atarsanız , B ↔ C'nin optimal olarak atanmadığı bazı üçlüler vardır . Bu, ya optimum sonuçlarla yavaş aramayı ya da yetersiz sonuçlarla hızlı aramayı kabul ettiğimiz anlamına gelir.
TLDR: Pahalı atama adımının basit bir yolu yoktur.
Ancak, yüksek alma hızını korurken optimuma yakın sonuçlara ulaşmanın yolları vardır. Bu amaçla, bir buluşsal yöntem kullanarak sözde kanonik bir temsil oluşturuyoruz. Her takımın kütle merkezi etrafındaki açılarına göre yörüngeleri sıralarız. Bu şekilde diziliş hesaba katılır ve atama sahanın tüm bölümleri için geçerlidir. Şekil 3 , sözde kanonik sahne temsilimiz altında R ve Q arasındaki yörünge atamasını göstermektedir . Şekil 2'nin aksine , yörünge çifti sıralamasının nasıl sistematik olduğuna dikkat edin. Ayrıca, Şekil 3'te not etmek önemlidir., yörüngeler Macar Algoritması kullanılarak birbirine atanmadı, ancak diğer yörünge kümelerinden bağımsız olarak hesaplanan açı sezgiselimizden elde edilen indekslerine dayanıyordu.
Bu buluşsal yöntemi kullanarak birbirine atanan yörüngeler optimal olmasa da, hatayı optimal atamaya önemli ölçüde azaltır: yörüngeleri veri tabanından nasıl alındıklarına (yani rastgele) dayalı olarak birbirlerine atarsak, hata ile ilgili hata optimal atama ortalama olarak yaklaşık %60'tır; buluşsal yöntemi kullanarak, bu hatayı ortalama olarak yaklaşık %4'e düşürürüz. Bu hatayı kabul etmek, alma sırasında hesaplama açısından pahalı yörünge atama adımını atlamamızı sağlar.
Bu hatayı daha da azaltmak için, bu buluşsal olarak hizalanmış yörünge kümelerine dayalı olarak en uygun mesafeyi yaklaşık olarak tahmin etmek için Siyam Sinir Ağlarını kullanıyoruz. Yöntem aşağıda özetlenmiştir.
Rastgele bir grup sahne çifti çiziyoruz ve bunları daha önce ana hatlarıyla belirtilen buluş açısıyla birbirine hizalıyoruz. Her iki sahne daha sonra iki 64 boyutlu vektör üretmek için Siyam Ağından geçirilir. Ağ, gömme d̂'deki (bizim öklid olmasını seçtiğimiz) mesafe yörünge kümeleri arasındaki mesafeye eşit olacak şekilde uygundur (bakınız Şekil 4 ). İdeal olarak, gömme mesafesi optimal mesafeyle eşleşir ve gömmeyi en yakın komşular için hızlı bir şekilde arayabiliriz.
Ağ, gradyan inişini kullanarak ortalama kare hatasını en aza indirerek sığdırdığımız geçici bir evrişimsel ağ tarafından başlatılır. Ayrıca , kayda değer iyileştirmeler olmaksızın , kaybın optimal mesafenin tersiyle ağırlıklandırılması ( Sammons haritalamasına benzer şekilde yerel olarak doğru gömme elde edilmesi) gibi diğer kayıplarla da deneyler yaptık.
Bulduğumuz en iyi performans gösteren konfigürasyonlar, hatayı %2'nin biraz üzerine düşürür. Bu, düşük boyutluluk nedeniyle (64 vs. 2500 = 10 * 2 * 125) sadece daha hızlı olmakla kalmaz, aynı zamanda kümeleme yoluyla arama alanını azaltmaya da izin verir.
Tüm bir futbol sahnesini tam olarak temsil etmek için , biri topa sahip olan (veya çoğunluğuna sahip olan) takım için ve diğeri diğeri için olmak üzere iki Siyam Ağı'nı eğitiyoruz ( Şekil 5'teki adım 3'e bakın). Bu, her iki yerleştirmedeki ağırlıklı mesafe toplamını hesaplayarak her iki takımın kullanıcı tarafından belirlenen ağırlıklandırılmasına olanak tanır. Örneğin uygulamaya bağlı olarak, hücum eden takımların dinamikleri daha önemli olabilir veya tam tersi olabilir. Öte yandan top hiçbir atama gerektirmez, bu nedenle benzerlik için yörünge mesafesini hesaplamak uygulanabilir. Siamese Networks tarafından üretilen yerleştirmeler, optimum yörünge seti (yani takım) mesafelerinin ortalamasına yaklaştığından, takımın ölçeği ve top yerleştirme mesafeleri karşılaştırılabilir, bu da topun önemini benzer şekilde ağırlıklandırmaya izin verir.
Yaklaşımın neden olduğu hatayı azaltmak için, sorguya olan en uygun mesafeye dayalı olarak sonuç sahneleri sıralarız (bkz. Şekil 5'teki 7. adım ). Bu, gerçek mesafelerinin fazla tahmin edilmesinden dolayı en yakın N komşuda kaçırabileceğimiz bu sahnelere olan yaklaşık mesafelerin etkisini azaltır; bu, yeterli (örneğin 1000) en yakın komşu alınırsa minimumdur (ancak hepsinin gösterilmesi gerekmese de). kullanıcı). Bu yaklaşım, optimuma yakın sonuçları alırken, tüm sezonluk futbol sahneleri için arama süresini yaklaşık bir saatten (saf yaklaşım için) bir saniyenin altına düşürmemize olanak tanır.
Yeterince büyük veritabanları verildiğinde, alma süresi çok yüksek olabilir. Gömme alanını kümeleyerek daha fazla alma hızlandırma elde edilebilir. Mesafe hesaplamasından önce, gömülü sorgunun en yakın küme merkezi bulunur ve yalnızca kümeye düşen sahneler, ardışık düzende daha fazla işlem için uygun olacaktır. Kümelerin miktarını artırarak, tüm aşağı akış işleme maliyetleri, yakın küme sınırlarının yanlış tarafında yer alan potansiyel olarak eksik sahneler pahasına bu miktara bölünecektir.
Şekil 6 , 17 eşleşmeden oluşan bir alt küme için öğrenilen gömmenin 3 boyutlu bir projeksiyonunu göstermektedir. Q sorgusuyeşil ve en yakın 5 komşu kırmızı ile işaretlenmiştir. Sahnelerin çoğu, büyük ana kümeyle sonuçlanan sürekli aktif oyundan kaynaklanır. Ana kümenin dışında (solda ve altta) bulunan iki küçük küme, aktif oyunda nadiren gözlemlenen özel dinamiklerle, yani kale vuruşu ve başlama vuruşuyla sonuçlanan iki settir. İlginç bir şekilde, köşe vuruşları gibi diğer set parçaları, aktif oyunun dinamikleri için ana kümenin dışında kalacak kadar yeterli farklılık göstermez (ancak bu, projeksiyon yöntemi ve boyutundan da kaynaklanabilir). Son olarak, ana kümenin üzerinde görünen birkaç aykırı değer, oyunun duraklatıldığı sahnelerdir, ancak açıklama yanlışlıkla oyunun aktif olduğunu iddia etti.
5 saniyeden uzun dinamik sahne uzunluklarını aramak için mevcut yerleştirmeleri kullanırız, daha uzun sahnede bulunan her 5 saniyelik pencereyi yerleştirmeyle eşler ve daha uzun sahneyi yerleştirmede bir yörünge olarak ele alırız. Gömmedeki 5 saniyelik pencere dizilerinin tümüne öklid mesafelerini hesaplıyoruz ve en düşük mesafeye sahip olanları veriyoruz.
Futbol maçlarının veya genel olarak takım sporlarının ayrıntılı analizi, oyuncu hareketi dikkate alınarak geliştirilebilir. Siyam Sinir Ağlarını kullanarak etkileşimli hızda benzer hareket kalıpları için sırasız yörünge kümelerinden oluşan büyük veritabanlarını arama yaklaşımımızı özetledik.
Bu çalışma, Bavyera Ekonomi, Altyapı, Enerji ve Teknoloji Bakanlığı tarafından Bavyera projesi Leistungszentrum Elektroniksysteme (LZE) kapsamında ve “BAYERN DIGITAL” çerçevesinde Analitik-Veri-Uygulamaları Merkezi (ADA-Center) aracılığıyla desteklenmiştir. II”.
Fraunhofer IIS'deki meslektaşlarım Daniel Dzibela, Christoffer Löffler, Robert Marzilger ve Nicolas Witt'e sunulan sistemin geliştirilmesine ve bu makalenin gözden geçirilmesine destekleri için ayrıca teşekkür etmek istiyorum.
Yayınımızda daha fazla ayrıntı bulun:
[1] Sha, Long, et al. Kara tahta : Spor oyunlarının alınması için yeni bir uzaysal-zamansal sorgu paradigması. ” 21. Uluslararası Akıllı Kullanıcı Arayüzleri Konferansı Tutanakları . 2016.
[2] Sha, Long, et al. " Yörüngelerin ağaç tabanlı hizalanmasını kullanarak spor oyunlarının ince taneli geri alınması ." arXiv ön baskı arXiv:1710.02255 , 2017.
[3] Wang, Zheng, et al. “ Derin temsil öğrenimi ile etkili ve verimli spor oyun alımı. ” 25. ACM SIGKDD Uluslararası Bilgi Keşfi ve Veri Madenciliği Konferansı Tutanakları . 2019.
Bilinç nedir? Yüzyıllardır filozofların ve bilim adamlarının kafasını karıştıran bir sorudur. Bazıları bunun bedenlerimizden bağımsız olarak gerçekten anlayamadığımız geçici bir şey olduğunu söylüyor.
Yasal Uyarı: Bu makale yalnızca eğitim amaçlıdır. Kimseyi web sitelerini, özellikle de bu tür eylemlere karşı hüküm ve koşulları olabilecek web mülklerini kazımaya teşvik etmiyoruz.
2021'de hizmet verdiğiniz müşteriler ve onlara anlattığınız hikayeler hakkında bildiğiniz her şeyi yeniden düşünmenizi tavsiye ediyorum. Geri adım atmak.
asla kırılmayan, kendi yolunu bulan, ateşle şıngırdayan, her zaman inanmak isteyen, başka her şey neden önemli olsun ki, her şey bir yolunu bulup dururken, yavaş yavaş kalbimi veren türden. Bir yabancıya, hiç ayrılmak istemeyeceklerini umarak, umarım yeterli olur, her şey zorlaştığında ve umarım bir gün, o kadar da sert olmadığımı bilerek, kendimi yeterli bulurum. gerçekten blöf dediğim bu 'korkusuz Varlık'ta.
İnsanlar sanata çekilir. On yıldan fazla bir süredir araştırmacılar, izleme sanatının sağlığımız ve esenliğimiz üzerindeki olumlu etkisini araştırıyorlar.
Bu ay tüm yeni abonelerimize ve yazarlarımıza sıcak bir karşılama; sürülerinizde ortaya çıkıyorsunuz ve bunun için size teşekkür ediyoruz. Burada harika bir topluluk oluşturuyoruz ve yorumlarınızı ve makalelerinizi okumak harika.